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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제29권 제1호
- 발행연도
- 2023.1
- 수록면
- 44 - 49 (6page)
- DOI
- 10.5626/KTCP.2023.29.1.44
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (3)
2023
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5G NSA(Non-standalone) 통신 표준은 4G 기지국과 5G 기지국을 동시에 활용해 데이터를 효율적으로 전송하는 이중 접속 기능을 활용한다. 이러한 5G NSA 표준의 특징은 대용량 데이터를 상향 링크로 전송하는 실시간 스트리밍 어플리케이션의 성능을 향상시키지만, 상향 링크 환경이 급격히 변화하게 되면 성능 저하가 발생할 수 있다. 해당 문제는 기존 4G 환경에서도 발생해왔던 문제로, 이를 해결하기 위해 상향 링크 자원을 예측하는 여러 인공 신경망 모델들이 제시되었다. 하지만 기존 모델들은 4G 환경에서 수집한 데이터만을 이용해 학습 및 평가가 진행되었기 때문에 5G NSA 환경에서 정확한 예측을 수행하기 어렵다. 본 논문에서는 국내 주요 통신사의 5G 이중 접속 데이터를 수집하고 이를 통합적으로 활용해 5G NSA 환경에서 기존 모델보다 효율적인 예측을 수행하는 Transformer 기반 예측 모델을 제시한다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 배경
3. 이중 접속 상향 링크 자원 예측 기술
4. 결론
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
J. S. Lee et al., "PERCEIVE: Deep Learning-based Cellular Uplink Prediction Using Real-time Scheduling Patterns," Proc. of the 18th International Conference on Mobile Systems, Applications, and Services, pp. 377-390, 2020.
D. Bahdanau, K. H. Cho, and Y. Bengio, "Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate," arXiv, 2015.
Vaswani et al., "Attention is All You Need," Proc. of the 31st International Conference on Neural Information Processing Systems, pp. 6000-6010, 2017.
Sepp Hochreiter and Jürgen Schmidhuber, "Long Short-Term Memory," Neural Computation, Vol. 9, No. 8, pp. 1735-1780, Nov. 1997.
Yue et al., "Link Forecast: Cellular Link Bandwidth Prediction in LTE Networks," IEEE Transactions on Mobile Computing, Vol. 17, No. 7, pp. 1582-1594, Jul. 2018.
D. Bahdanau, K. H. Cho, and Y. Bengio, "Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate," arXiv, 2015.
Vaswani et al., "Attention is All You Need," Proc. of the 31st International Conference on Neural Information Processing Systems, pp. 6000-6010, 2017.
Sepp Hochreiter and Jürgen Schmidhuber, "Long Short-Term Memory," Neural Computation, Vol. 9, No. 8, pp. 1735-1780, Nov. 1997.
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